Navigating the Path to Diversity, Equity, and Inclusion in Strategy Making
Notice bibliographique
Résumé
Creating strategies has traditionally been a reserved and secretive endeavor, limited to a select few who possess the authority to make decisions. Unfortunately, these traditional strategists often lack diversity. In response to pressing societal issues and growing environmental complexities, organizations are now embracing collaboration and diversifying the actors involved in strategic management. Despite these positive shifts, the expectations for representation and equal rights for marginalized social groups in strategic management are not fully realized, maintaining persistent pressure for change. Current research on diversity in strategy making, whether concerning the diversity of top management teams or adopting open strategy approaches, primarily takes a utilitarian perspective on diversity and inclusion. This symposium aims to stimulate a critical dialogue on diversity, equity, and inclusion in strategy-making. By exploring various perspectives and research streams within the domain of diversity, equity, and inclusion, the symposium seeks to shed light on different methods to enhance diversity, equity, and inclusion in strategy making. The discussions will delve into understanding the inherent challenges and identifying effective strategies to overcome them within the context of strategy-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,105 |
| Communication savante | 0,032 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».